Detrás de cada buen anuncio publicitario hay un concepto creativo, una "Gran Idea" [1]. En contraste con la innumerable cantidad de anuncios, se ha identificado un número limitado de patrones de comunicación efectiva (plantillas de ideas), invariantes respecto a los posibles contenidos y contextos [2, 3, 4].
En esta tesis investigamos la formalización de las plantillas de ideas, y la usamos como base para construir herramientas computacionales de generación de ideas. Presentamos una estrategia computacional para generar un tipo de ideas, metáforas pictóricas. Se propone e implementa una estrategia en dos pasos: en el paso 1 se encuentran los conceptos que son prominentes en una propiedad dada; el paso 2 evalúa la idoneidad de los conceptos encontrados como vehículos de la metáfora. Las ideas generadas con nuestro método han sido evaluadas en comparación con anteriores anuncios exitosos.
En el capitulo 1, se introduce el contexto de esta investigación y el problema especifico tratado. También se evidencian las contribuciones y la metodología de investigación.
En el capitulo 2 se introduce la publicidad como un fenómeno de comunicación, se considera su eficacia y se introduce el proceso de creación publicitaria. También usando ejemplos se explica como se construyen los significados y el impacto emocional en los anuncios. Se presenta una análisis de la literatura sobre expresión creativa en publicidad. Se presentan y comparan tres taxonomías de plantillas de ideas.
En el capitulo 3 presentamos nuestra contribución a la formalización de plantillas de ideas, y también presentamos el objetivo del trabajo computacional realizado en esta tesis.
En el capitulo 4 se introduce el fenómeno, las teorías y los modelos de la metáfora. Se formula el problema de generación de la metáfora y se analizan las aproximaciones computacionales relevantes. Se propone una solución basada en dos etapas para generar ideas adecuadas de metáforas para publicidad visual.
En el capitulo 5 se presenta nuestro trabajo en la primera etapa de la generación de metáforas, o sea dos métodos para extracción de información: VRAC y CDVS, que buscan conceptos relevantes en una dada propiedad que tengan alta relevancia. También se incluye la evaluación de estos dos métodos.
En el capitulo 6 presentamos nuestro trabajo en la segunda etapa de generación de metáforas, o sea filtrar los conceptos encontrados en la primera etapa usando cuatro criterios de aptitud: ¿affect polarity¿, ¿salience imbalance¿, ¿secondary properties¿ e ¿similarity with tenor¿. Se presenta una evaluación de nuestro metodo para generar metaforas incluyendo las dos etapas mencionadas previamente.
En el capitulo 7 se presentan las conclusiones y propuestas de trabajo futuro.
Referencias [1] Wells, W., Burnett, J., and Moriarty, S. (2003). Advertising: Principles and Practice 6th Ed. Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice Hall.
[2] Goldenberg, J., Mazursky, D., and Solomon, S. (1999). Creativity templates: towards identifying the fundamental templates of quality advertisements. Marketing Science 18(3), 333-351.
[3] Phillips, B.J., and McQuarrie, E.F. (2004). Beyond visual metaphor: a new typology of visual rhetoric in advertising. Marketing Theory 4(1/2), 113-136.
[4] Maes, A., and Schilperoord. J. (2008). Classifying visual rhetoric: conceptual and structural heuristics. In Go Figure! New Directions in Advertising Rhetoric (McQuarrie, E.F., and Phillips, B.J., Eds.), pp. 227- 56. New York: M. E. Sharpe.
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